TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #381 · 13.06

Семь откровений для меня о нашем дорожном движении. На одометре уже более 1500 км. Конечно, по меркам тех, кто ездит на автомобиле на работу, это мало. Но я до сих пор считаю, что в качестве регулярного транспорта автомобиль подходит только для редких сценариев. Мои поездки это в основном КАД, ЗСД, область, передвижение между окраинными точками. В город стараюсь не соваться. Но иногда приходится. Что я заметил, чего раньше не знал или не замечал: 1. Люди не сильно заморачиваются относительно своего положения в полосе. Раньше я боялся, что моё пока не развитое чувство габаритов будет мешать мне ехать по центру полосы. Но очень многие едут не по центру, и им пофиг. 2. На сигнал обычно плевать. Ещё ни разу, услышав сигнал какого-то другого водителя, я не идентифицировал ни его источник, ни причину возникновения. «Просто какой-то нервный тип гудит» — вот так это ощущается. 3. Самое часто нарушаемое правило, кроме скоростного режима — знак 5.15.1 «Направления движения по полосам». Кажется, на него водители кладут самый большой болт, который возможно. Просто едут как им удобнее. 4. Очень опасных мудаков меньше, чем рассказывают, но они опаснее, чем кажется. Есть люди, полностью отбитые на голову. К сожалению, система допустила их к вождению (и вообще к нахождению на свободе, а не на лечении). Но их довольно мало, я за полгода встретил 2-3 случая критически опасных нарушений. 5. Поток по непонятной мне причине пропускает вклинивающихся мудаков. Бывает, когда водители "легально" вклиниваются в плотно стоящую колонну: например, при выезде на дорогу с прилегающей территории, при обозначенном разметкой сужении итд. Но часто удивительно большой процент водителей объезжает пробку по обочине или по полосам "только налево"/"только направо". Я не понимаю, зачем водители в основой стоящей колонне их пропускают перед собой. Это плохо и с личной точки зрения (ты сам не двигаешься вперёд, пока пропускаешь) и с общественной (поощрение мудаков). Я стараюсь в таких ситуациях максимально близко держаться к впереди идущему автомобилю и не пропускать. Но многие (прям многие!) притормаживают, давая мудиле проехать. Я не понимаю, почему. 6. Мест, где дороги спроектированы с очевидными ошибками, много, а сама ошибка становится видна после буквально одного проезда по заданному участку. Люди, которые отвечают за проектирование дорог, сами по ним не ездят, по крайней мере, будучи за рулём. 7. От припаркованного транспорта вреда для водителей не меньше, чем для пешеходов. Я думал, что водителям просто плевать на условных мам с колясками (хотя некоторые из этих мам — их жёны). Но улиц, на которых из-за припаркованных автомобилей не разъехаться самим водителям, поразительно много. Приходится подвергать опасности себя и свою машину, выполнять небезопасные маневры, которые порой не предусмотрены не только правилами, но и конструкцией автомобиля. Такого много не только во дворах, но и на внешних улицах, как на окраине, так и в центре. Тоже за пределами моего понимания. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #copyrightdata

当前筛选 #copyrightdata清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #202 · 28.12.2023 г., 08:04

USA: New Bill Proposes Transparency Rules for AI Training Data Hello everybody! In US a new AI Foundation Model Transparency Act have been introduced. The aim is to ensure transparency in the usage of copyrighted data in training AI models. Companies developing foundation models must reveal the sources of their training data. This move is geared towards informing copyright holders if their data has been utilized. The bill tasks the Federal Trade Commission (FTC) to collaborate with the National Institute of Standards and Technology (NIST) in establishing rules for reporting training data transparency. Companies must disclose the origin of training data, how it's retained during inference, model limitations or risks, alignment with NIST’s AI Risk Management Framework, and adherence to federal standards. AI developers are required to report efforts to "red team" the model, especially in areas like medical queries, cybersecurity, elections, and services impacting vulnerable populations. This bill complements the Biden administration’s AI executive order, reinforcing the push for standardized reporting in AI models. The bill is yet to go through committee discussions, and its fate before the election campaign season remains uncertain. #AIlaw#CopyrightData#Legislation#TechNews#AIRegulation